Grapes模式预报西南地区夏季2m温度的检验评估

利用西南地区2004、2005年夏季的实况温度对G rapes模式输出的2m温度预报产品进行检验,结果表明,不管是单日预报误差还是月平均预报误差,都没有随预报时效的延长而增大,对四川盆地大部分地区,模式预报温度偏高,对重庆、云南、贵州及川西高原南部的温度预报,基本上表现为14时偏高,02时偏低,对川西高原北部和西藏则表现为预报温度偏低。分析表明,模式中对高原地形处理的不真实是温度预报产生误差的重要原因之一,利用回归分析方法能对模式温度预报进行有效的订正。检验分析结果为进一步改进模式,提高要素预报产品质量提供了一定的依据。     

EC细网格2m温度对沧州市的预报能力检验及订正

利用EC模式对2017年沧州市14个国家基本站2m最高、最低温度的24、48、72h预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差和皮尔森相关系数等统计方法进行检验及订正。结果表明:EC模式对不同预报时效预报准确率,最高温度模式20时起报高于08时,最低温度08时起报高于20时;随着预报时效的延长,模式预报准确率逐渐下降。预报准确率最高温度区域差异不明显,月际变化大;最低温度区域差异显著,月际变化不均。EC模式对沧州温度的预报误差主要由系统误差造成,温度预报绝大多数的大值误差出现在转折性天气阶段,当出现明显升温和高温时,最高温度预报偏低更明显,出现明显降温时,最低温度预报偏高。对2018年1-4月EC模式预报最高、最低温度进行系统和大误差订正检验,发现订正后预报效果更好。     

基于CMA-TRAMS模式地形高度偏差的地面气温误差订正方法研究

采用一元线性方法建立南海台风模式CMA-TRAMS地形高度偏差和地面气温预报误差的回归关系,分别开展不分级、高度偏差分级和地面气温误差分级的三种订正方法的研究,并进行订正效果评估。结果表明,模式地面气温预报误差与地形高度偏差总体呈负的线性相关关系,地面气温预报绝对误差随地形高度偏差绝对值增大而增大（对模式地形高度偏低站点尤为明显）,但不同时刻地面气温预报误差特征表现不同,模式对地形高度偏高（即模式地形高于测站高度）和地形高度偏差小于50 m的站点,06时地面气温（世界时,下同）预报总体偏低,对地形高度偏低大于50 m的站点（即模式地形低于测站高度）,06时地面气温预报总体偏高;而无论站点地形高度偏差如何,模式对18时地面气温预报总体偏高。三种订正方法中地面气温误差分级法能有效地减小地面气温预报误差,该方法订正后的分析场准确率可达96%~99%,12~48小时时效预报场准确率总体可提升至90%以上,该方法具有回归关系稳定、效果显著、适用性广、简单易行等特点。     

西北区域数值预报业务试验系统基本要素预报效果检验

利用全国地面及高空站点观测资料,对西北区域数值预报业务试验系统(northwest mesoscale numerical prediction system,NW-MNPS)2015年5月1日至2016年4月31日的预报结果进行检验分析,评估NW-MNPS模式对西北区域地面、高空要素及降水的预报效果。结果表明:NW-MNPS模式对西北区域气象要素预报整体效果较好,误差均在合理范围内。其中,对地面2 m温度预报白天偏低,夜晚偏高,昼夜差偏小;对2 m比湿预报白天偏高,夜晚偏低,昼夜差偏大;对10 m风速预报整体偏大。该模式对高空温度预报偏低,比湿预报偏高,风速预报低层偏大、高层偏小;对24 h降水预报,小雨、中雨的预报普遍偏多,而对大雨及以上量级的预报普遍偏少,尤其是大暴雨的预报。     

湖北省不同资料反演大气可降水量的误差分析

利用常规探空、秒级原始探空、GPS/MET、微波辐射计、GFS再分析资料以及区域中尺度WRF模式的预报场资料计算整层可降水量,对多种资料计算的整层可降水量进行误差特征和原因分析,结果表明:秒级探空和常规探空计算的整层可降水量基本一致。GPS/MET、微波辐射计、GFS以及WRF计算的整层可降水量与常规(秒级)探空的相关系数分别为0.94、0.92、0.93、0.80,有降水时GPS/MET和微波辐射计与常规探空的相关系数分别下降到0.85和0.81,但有降水时GPS/MET误差分布较集中,而有降水时微波辐射计误差显著增大,主要由于1~2 km处水汽密度误差异常增大。除微波辐射计和GFS宜昌站计算的整层可降水量为相对常规探空偏高,其他资料均为偏低,GPS/MET宜昌和恩施站平均偏低3 mm,GFS武汉和恩施站分别偏低1和7 mm,WRF恩施平均偏低2 mm,WRF武汉和宜昌平均偏低6~8 mm。GFS恩施站可降水量偏低是由于GFS资料中恩施地面气压比实际偏低,但其露点温度整层均比常规探空偏高。除GFS恩施站外,GFS武汉、GFS宜昌和WRF 3站的露点温度相对常规探空资料露点温度均表现为:850 hPa以下偏低,850 hPa以上偏高。WRF 12 h预报场的整层可降水量与常规探空整层可降水量的相关性和误差均优于24 h预报场。     

2021年四川省2 m温度数值模式预报检验评估

通过对比分析3个区域数值模式（CMA-MESO-3KM、SW3KM和SW9KM）2021年3—12月逐日2 m温度（包括日最高温和最低温）预报结果和气象观测站实况数据,检验评估了3个数值模式对四川省2 m温度的预报性能。结果表明：（1）模式对最低温度预报效果好于最高温度,SW3KM模式对3—10月2 m温度预报略好于SW9KM和CMA-MESO-3KM模式,SW3KM模式对最高、最低温预报效果优于SW9KM模式,其准确率最多可分别提高13.4%、31.9%,较CMA-MESO-3KM模式最多都可提高18.8%。（2）温度误差分布有明显的日变化特征,3个模式预报温度误差从凌晨至上午逐渐减小,而下午至晚上逐渐增大,SW3KM和SW9KM模式预报温度上午较实况偏高,其它预报时段较实况偏低,CMA-MESO-3KM模式预报温度较实况偏低。（3）温度预报准确率与海拔高度密切相关,预报准确率随着海拔高度增加而降低,系统性偏差增大。（4）CMA-MESO-3KM模式冷季温度预报偏高、暖季预报偏低,12时起报略好于00时;SW3KM和SW9KM模式00时起报的20℃以上温度预报偏低、20℃以下温度预报...     

CMA-GFS模式对东北半球环流形势预报能力的检验评估

基于CMA全球模式（CMA-GFS）2019年10月至2020年12月逐日20:00（北京时）起报的数据,对东北半球高空气象要素预报进行检验评估,检验的要素包括500 hPa位势高度场和风场、 850 hPa温度场和700 hPa相对湿度场。结果表明：（1）从模式预报效果的时间变化来看,预报效果有明显的季节变化,500 hPa位势高度和850 hPa温度的预报场和分析场的相似度在夏季最低,700 hPa相对湿度场的相似度在冬季最低;随着预报时效的增加,各要素的误差幅度在夏季最小。（2）从模式预报效果的空间变化来看,500 hPa位势高度场在东北半球大部分地区预报场与分析场具有较高相似度,且中高纬地区相对低纬地区更相似,预报误差的幅度则在低纬地区相对较小高纬地区相对较大,且预报偏差以大范围负偏差为主。相比而言,模式对东亚地区的位势高度及其梯度具有更高预报技巧。850 hPa温度场预报相似度和误差幅度与500 hPa位势高度场分布相似,预报偏差则主要表现为中高纬地区温度预报整体偏低,中低纬地区偏高。在预报前期（24～48 h）, 20°N以北的中高纬地区温度预报场与分析场相似度较高,均方根...     

ECMWF模式气温预报在青岛地区的检验与评估

利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。     

WRF模式2m温度在山东预报效果的评估

利用山东省内123个国家气象站2017年11月至2018年2月逐时观测地面温度对WRF模式08：00和20：00起报的2 m温度进行检验,评估了预报时效为72 h的逐时温度与日最低（高）温度的预报效果并初步分析了个别站点大值误差成因。结果表明：WRF模式08：00起报2 m温度的准确率要高于20：00起报,白天预报的效果优于夜晚;鲁西北和半岛地区的2 m预报温度的平均绝对误差总体低于鲁中和鲁南地区,全省大部分站点负误差比例高于正误差比例;WRF模式对于日最高温度的预报效果优于日最低温度;模式地形高度误差造成泰山站2 m预报温度正误差较大,基于两种温度梯度方案对泰山站2 m温度进行订正,订正后的平均绝对误差总体下降,利用单一的温度梯度在有的预报时刻出现负的订正效果,利用随预报时刻变化而变化的温度梯度在各预报时刻订正效果更为稳定;泰安站出现焚风时2 m预报温度有较大负误差,这主要是受WRF模式泰山站地形高度误差影响;WRF模式在微山湖区域土地类型与真实土地类型存在差异是薛城站夜间2 m温度负误差较大的重要因素之一。     

CMA-GD模式江西省智能网格预报区域2 m气温预报误差分析

利用2020年6月1日—2022年5月31日CMA GD模式2 m气温预报产品（预报时效为13—36 h）和同期江西省智能网格预报区域内地面站气温观测资料,计算气温预报准确率、平均误差和均方根误差,并统计分析其时空分布特征。结果表明： 1）模式预报准确率在不同月份、起报时次存在差异,暖季总体较高,冷季总体较低;暖季08时起报产品的月准确率总体高于20时,冷季反之;秋、冬季旬准确率分布更离散。模式预报产品其准确率明显低于中央气象台和江西省气象台订正产品,需订正后使用。08时起报产品对寒潮的预报效果优于20时。2）气温预报年误差分布存在日变化,最大值出现在08时,最小值出现在15时;年均方根误差峰值出现在15时和06时,白天大于夜间。3）冬季平均误差多为正值,夏季为负值,春、秋季平均误差大小界于冬、夏季之间;白天时段夏季均方根误差最大,夜间时段冬季最大。4）气温预报年误差地理分布特征明显,平原地区预报值偏低,年均方根误差最小;丘陵和山区22 h时效预报值偏高,31 h时效偏低;高山站预报值偏高,年均方根误差最大。丘陵地区负误差最大,平原地区最小;山区正误差最大。     

SCMOC温度精细化指导预报在陕西区域的质量检验

利用2012年陕西区域99站共366天北京时间08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报与实况资料的比较,检验分析了定时温度、日最高气温和日最低气温的预报质量。结果表明:陕西区域SCMOC温度精细化指导预报08:00起报的准确率高于20:00起报的,且预报准确率有明显的季节变化,夏、秋季节较高,冬、春季节较低,日最高(低)气温的预报准确率与预报时效成反比。地形高度影响温度预报准确率,二者之间的相关系数通过了显著性检验。08:00起报的48h内逐3h气温多出现负误差,20:00起报的多出现正误差。08:00起报的日最高气温和20:00起报的日最高(低)气温多出现负误差,08:00起报的日最低气温多出现正误差。从对典型天气过程的温度预报质量检验来看,强冷空气影响下的降温天气过程的温度预报难度较大,预报准确率较其他天气类型偏低一些。     

三种数值模式对四川省汛期降水预报性能的检验

应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水分别评估SWCWARMS模式、GRAPES模式和ECMWF模式对2017～2019年5～10月四川地区汛期预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式小到大暴雨降水范围大于实况,GRAPES模式小到暴雨降水范围大于实况、大暴雨多漏报,ECMWF模式小雨和中雨降水范围大于实况、大到大暴雨多漏报,三个模式无降水或微量降水均少于实况。(2)ECMWF模式对四川雨季小到大雨预报能力优于SWCWARMS和GRAPES模式,SWCWARMS模式在部分时次上暴雨和大暴雨预报优于ECMWF模式,GRAPES模式TS评分略偏低。(3)GRAPES模式在2018年秋季开始中雨及以上量级降水预报上改善大于SWCWARMS和ECMWF模式,SWCWARMS模式2019年空报较2017年和2018年显著降低;3个模式在小雨和中雨预报上不相上下,GRAPES模式优势在2019年大雨和暴雨预报上,ECMWF模式优势在2017年秋季和2018年初夏大雨预报上,SWCWARMS模式大雨和暴雨预报能力介于二者之间。(4)ECMWF和SWCWARMS模式川东预报优于川西,GRAPES模式川西预报优于川东;三个模式存在不同程度空报,川东地区空报略多于川西,其中ECMWF模式空报最多。      

AREM数值模式对2005年汛期四川的降水预报

应用中国科学院大气物理研究所的AREM模式，对2005年汛期四川进行了实时降水预报。结果表明：（1）AREM预报性能略好于成都区域中心业务运行模式ETA模式，对大雨和暴雨的TS评分，AREM略高于T213预报。（2）从梯度评分看，高度、温度、涡度等要素均为可预报，而地面温度、整层水汽含量和整层水汽通量散度可预报性较低。（3）AREM对5次区域性暴雨有较好的反映，但与实况还存在一定的差异，AREM降水强度预报较实况偏弱。     

中国雷电事件的时空分布特征

根据1970-2006年全国847站逐日雷暴日资料,统计分析了中国雷电事件的时空分布特征及雷电在发展阶段和消退阶段的路径变化.结果表明:全国雷电主要有4个多发区:南方区、高原区、北方区和新疆区;全国雷电日数呈下降趋势,高原区和南方区的下降趋势更明显;南方的雷电最早是3月份从江南中部往西往南辐射,然后再往北发展,高原的雷电由四川南部往北往西发展,而北方的雷电从华北东北部往东往南扩展.随着副高的季节性北跳三个区域的雷电在7月份连成一片,全国雷电范围达到最大,8月第2旬随着副高南撤各雷电区开始逐渐撤退,直到10月第1旬.全国雷电大都发生在4-9月午后到深夜(12-24时),其中15-17时和19-20时存在两个峰值,南方雷电发生时间最长,尤其是华南区雷电发生在3-9月,并有三个峰值,而北方区(包括新疆)雷电发生时间较短,主要集中在夏季,发生时段较晚,发生频次也明显偏低.雷电的时空分布及演变特征为雷电的落区预报提供了宏观的气候背景.     

地面气温对微环境空间差异的响应——以漠河站为例

测站附近微环境条件对地面气温观测记录的影响目前还不清楚。本文对2010年漠河国家基准气候站地面观测对比试验数据进行了分析,得到如下结论:(1)年平均地面气温近障碍物点低于标准观测场内,但1、6月的月平均气温近障碍物点偏高;(2)06:00—17:00和21:00,近障碍物地点的气温偏低;18:00至次日05:00(除21:00),近障碍物点气温偏高;(3)春季各时次近障碍物点地面气温均偏低;夏季06:00—17:00近障碍物点气温偏低,18:00至次日05:00相反;秋季仅01:00、03:00、19:00、23:00近障碍物点气温偏高,其他时次相反;冬季07:00—19:00近障碍物点气温偏低,20:00至次日06:00相反。冷季近障碍物点气温偏低;暖季昼间近障碍物点气温偏低,夜间相反;(4)日最高、最低气温出现时间不同地点大体相同,最高气温近障碍物点偏低,最低气温近障碍物点偏高,但最高气温偏低绝对值大于最低气温偏高绝对值;(5)有雾情况下近障碍物地点的气温偏高几率大;雨雪多云天气近障碍物地点气温均偏低;晴朗的白天近障碍物地点的气温偏低,有风天气更明显;而晴朗的夜间近障碍物地点气温偏高,无风天气更明显;晴朗天气条件下,无风时近障碍物地点与观测场内气温差值大于有风时。结果表明,地面气温观测记录对台站观测场附近微环境改变十分敏感,微环境条件的变化将导致地面气温观测出现明显不连续性,对气候变化分析产生影响。     

区域中尺度模式对西南地区一次强降水过程的预报分析

为了认识区域数值模式对西南地区降水预报能力,探索降水预报误差原因,本文应用MICAP资料,NCEP再分析资料,FY-2E辐射亮温资料,自动站资料,西南涡加密观测资料等,针对2012年7月2～5日西南地区一次强降水过程,分析了西南区域中心运行的WRF模式和GRAPES中尺度模式的预报能力,得到：（1）两模式不同程度反映了本次强降水过程.相对而言,WRF模式的预报略好于GRAPES,得益于WRF模式对对流层中低层温度、水汽、流场等演变的较好反映.（2）两模式预报对流层中低层温度偏差总体呈现正偏差,GRAPES模式呈现较大的温度偏差,正偏差特征更显著.两模式不同程度出现空报降水,特别是在高原东南坡.GRAPES模式空报雨区特征更明显.（3）两模式预报近地层湿度较实况大,都预报高原南坡,特别是高原东南坡风场辐合、水汽场辐合偏强,可能是造成虚假降水的主要原因.（4）较实况,WRF模式预报对流层高层的高压和对流层中低层的低压系统偏强,GRAPES模式预报西南低空急流偏强（可能是引起温度正偏差的原因）,两个模式预报的对流层正涡度较深厚,辐合上升运动强,这些可能是造成降水预报偏差的原因.     

四川地区EC细网格模式2m温度偏差订正研究

本文选取2017年1~12月ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式168h预报时效的2m温度场和对应时段四川地区157个国家站的观测资料,对比分析了模式温度预报的系统性偏差特征,采用15日周期的滑动双权重平均法对2m温度预报产品进行偏差订正,并与四川省气象台现有的主、客观预报产品进行对比,结果表明:(1)EC模式对低温的预报准确率远高于高温预报准确率;订正后高、低温预报准确率均有显著提高,其中低温平均提高了20.5%,高温提高了31.2%,平均绝对误差分别减小约1.1℃和2.9℃。(2)EC模式高温预报的逐月差异明显比低温预报逐月差异大,订正后差异明显减小,且各月的高、低温预报准确率均有显著提升,订正后各月高、低温的平均绝对误差均在2℃之内。(3)EC模式对于低温和高温的预报在全省均大致呈现负的系统性误差,且高温预报的系统性误差明显比低温预报的系统性误差大,订正后2m温度预报的系统性误差均明显降低,全省大部分地区维持在±1℃之间。(4)与四川省气象台现有的主、客观预报产品对比显示,对于高低温预报均是EC订正后准确率最高、平均绝对误差最小,订正效果较为理想。     

华南区域模式在湖南省的2 m温度预报检验与订正研究

基于2019年8月至2020年7月华南区域模式（CMA-GD）预报和湖南97个国家站2m温度实况,开展了模式温度预报检验和逐步回归订正技术研究。结果表明,华南区域模式2m温度预报与实况变化趋势基本一致,预报偏差具有明显日变化,白天准确率下降、夜间升高,随着预报时效的延长,偏差增大;夏半年预报偏差大于冬半年;湘西预报效果优于湘东;00时起报的2m温度预报优于12时起报。基于华南区域模式预报产品,区分起报时次和季节的2m温度预报逐步回归订正预报效果较好,订正后预报相对于模式预报误差下降、准确率提高,有明显正技巧,对12时起报的模式预报效果改善更大,不同站点订正效果略有差异,对预报误差较大站点,订正效果明显。     

四川地区短时强降水事件时空演变特征研究

利用四川地区自动气象站逐小时降水观测资料,分析了2010~2019年5~9月短时强降水事件24h累计降水量、频次和强度的时空分布特征,探讨了短时强降水事件发生的频次、极值分布及其与地形、海拔高度等的关系。结果表明:四川地区平均24h累计降雨量基本在50mm以上,盆地东北部、西南部、南部及阿坝州东部甚至超过100mm,最大值出现在广安,达175mm。四川地区短时强降水事件开始时间的日变化特征表现为“V”型结构的夜间峰值位相,事件持续时段多为傍晚至凌晨,时长可达10h以上,最长甚至可持续22h。在强降水事件极值的日变化上,极大值频次和降水量呈单峰结构,在03时达到最大,其后逐渐减小至15时达到谷值,而后再次增大;降水强度呈弱双峰结构,分别在04时和16时达到谷值,13时和18时达到峰值,其日变化呈“增-减-增-减”的特征。四川短时强降水事件与复杂地形有密切的关系,5~6月事件活跃区在四川盆地中部,7月在盆地西部的龙门山脉一带,8月在雅安、乐山附近,9月在盆地北部且频次明显减少;短时强降水事件的最大小时雨强可达80mm以上,出现在7~8月的盆地西部龙门山一带和南部地区。短时强降水事件随着海拔高度的增加,发生频次和日数逐渐减少,海拔2000m以上地区基本无强降水发生日出现( 峨眉山气象站例外)。